{"id":1486,"date":"2026-07-08T13:02:40","date_gmt":"2026-07-08T13:02:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1486"},"modified":"2026-07-08T13:02:40","modified_gmt":"2026-07-08T13:02:40","slug":"intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/","title":{"rendered":"La Intel Arc Pro B70 supera a la RTX 5090D de NVIDIA en DeepSeek R1 con un cuarto del coste"},"content":{"rendered":"<p>La Intel Arc Pro B70 ha superado, seg\u00fan informes, a la RTX 5090D de NVIDIA en <strong>DeepSeek<\/strong> R1 inference workload while costing roughly a quarter as much, according to a benchmark write-up published by Wccftech. The result, which Wccftech says sees the Arc Pro B70 delivering over 2,000 tokens per second on DeepSeek&#8217;s reasoning model, lands at a delicate moment for the AI accelerator market: buyers are actively hunting for cheaper ways to serve open-weights models, and DeepSeek itself is reportedly working on custom silicon to reduce its dependence on both NVIDIA and Huawei.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>Seg\u00fan Wccftech, la Intel Arc Pro B70 ha superado a la RTX 5090D de NVIDIA al ejecutar el modelo de lenguaje grande (LLM) DeepSeek R1, alcanzando m\u00e1s de 2.000 tokens por segundo en la configuraci\u00f3n probada.<\/li>\n<li>Se informa que la Arc Pro B70 cuesta aproximadamente un cuarto del precio de la RTX 5090D, alterando dr\u00e1sticamente la ecuaci\u00f3n costo-por-token para la inferencia local de DeepSeek.<\/li>\n<li>Este resultado resulta especialmente relevante para los desarrolladores que ejecutan localmente modelos de razonamiento de pesos abiertos, donde hist\u00f3ricamente la inferencia limitada por memoria ha favorecido las GPU de gama alta de consumo y estaci\u00f3n de trabajo de NVIDIA.<\/li>\n<li>Wccftech y capacityglobal.com informan por separado que DeepSeek est\u00e1 desarrollando su propio chip de inferencia, destinado a reducir su dependencia de NVIDIA y Huawei.<\/li>\n<li>Ni Intel ni NVIDIA han emitido una respuesta oficial al benchmark en el momento de redactar este art\u00edculo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52701170831\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" 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Wccftech informa sobre el benchmark de DeepSeek R1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Why_DeepSeek_R1_is_the_workload_to_watch\" >Por qu\u00e9 DeepSeek R1 es la carga de trabajo m\u00e1s observada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#How_the_two_cards_compare_on_the_reported_numbers\" >C\u00f3mo se comparan ambas tarjetas seg\u00fan los datos reportados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#What_the_result_means_for_local_and_on-prem_DeepSeek_deployment\" >Qu\u00e9 significa este resultado para la implementaci\u00f3n local y en entornos locales (on-premises) de DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#The_wider_DeepSeek_hardware_picture\" >Panorama general del hardware de DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Caveats_and_what_still_needs_verifying\" >Advertencias y aspectos que a\u00fan requieren verificaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Frequently_asked_questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#The_bottom_line\" >En resumen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Wccftech_reports_about_the_DeepSeek_R1_benchmark\"><\/span>Lo que Wccftech informa sobre el benchmark de DeepSeek R1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Seg\u00fan Wccftech, la Intel Arc Pro B70 ha superado espec\u00edficamente a la RTX 5090D de NVIDIA en el modelo de razonamiento R1 de DeepSeek, logrando m\u00e1s de 2.000 tokens por segundo en la configuraci\u00f3n probada. Wccftech presenta este resultado como notable no solo porque la tarjeta profesional Arc de Intel ha superado a la insignia de mercado china de NVIDIA, sino tambi\u00e9n porque la RTX 5090D cuesta aproximadamente cuatro veces m\u00e1s. Si esta proporci\u00f3n se confirma en pruebas independientes, representar\u00eda un cambio significativo en la m\u00e9trica costo-por-token, que cada vez m\u00e1s determina la elecci\u00f3n de GPU para servir modelos de pesos abiertos como DeepSeek R1.<\/p>\n<p>El titular de Wccftech se centra en una afirmaci\u00f3n espec\u00edfica y limitada: que, en esta configuraci\u00f3n particular de DeepSeek R1, la Arc Pro B70 no solo super\u00f3 a la RTX 5090D, sino que lo hizo a un coste mucho menor. No afirma que la Arc Pro B70 sea m\u00e1s r\u00e1pida que la RTX 5090D en t\u00e9rminos generales, ni en otros modelos, precisiones o tama\u00f1os de lote. Los lectores que eval\u00faen este resultado para sus propios <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/models\/\">Base de datos de modelos de IA<\/a> planes deben considerarlo como un \u00fanico punto de datos en una \u00fanica carga de trabajo, pendiente de benchmarks independientes m\u00e1s amplios.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_DeepSeek_R1_is_the_workload_to_watch\"><\/span>Por qu\u00e9 DeepSeek R1 es la carga de trabajo m\u00e1s observada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek R1 se ha convertido en uno de los modelos de razonamiento de pesos abiertos m\u00e1s observados del mercado, y su perfil de inferencia es inusual: cadenas largas de razonamiento, uso intensivo de la cach\u00e9 de pares clave-valor y una clara preferencia por GPU con un ancho de banda de memoria generoso. Esta combinaci\u00f3n es precisamente donde m\u00e1s importa el equilibrio entre potencia computacional bruta y dise\u00f1o del subsistema de memoria, y es por ello que una tarjeta profesional de gama media puede sorprender ocasionalmente a una insignia de consumo nominalmente m\u00e1s potente. El an\u00e1lisis de Wccftech sit\u00faa el resultado de la Arc Pro B70 en este contexto, argumentando que el comportamiento intensivo en memoria de DeepSeek R1 recompensa las decisiones arquitect\u00f3nicas de Intel.<\/p>\n<p>Para los equipos que dimensionan hardware para implementaciones locales de DeepSeek, la conclusi\u00f3n pr\u00e1ctica es que los FLOPS anunciados importan menos que los tokens por segundo sostenidos en el modelo real. Nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">calculadora gratuita de VRAM<\/a> est\u00e1 dise\u00f1ada exactamente para este tipo de planificaci\u00f3n, permitiendo a los lectores verificar si una tarjeta determinada puede alojar incluso los pesos y la cach\u00e9 de DeepSeek R1 en la longitud de contexto deseada antes de preocuparse por el rendimiento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_the_two_cards_compare_on_the_reported_numbers\"><\/span>C\u00f3mo se comparan ambas tarjetas seg\u00fan los datos reportados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El art\u00edculo de Wccftech presenta la historia principalmente como una sorpresa en la relaci\u00f3n precio-rendimiento. Solo se hace referencia directamente a un subconjunto de especificaciones en la fuente, por lo que la tabla siguiente se adhiere estrictamente a lo que Wccftech informa y a lo que se conoce p\u00fablicamente sobre los productos por su nombre; cualquier dato no mencionado expl\u00edcitamente en la fuente se deja en blanco, sin intentar suposiciones.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Tarjeta<\/th>\n<th>Rendimiento reportado en DeepSeek R1<\/th>\n<th>Coste relativo (seg\u00fan Wccftech)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Intel Arc Pro B70<\/td>\n<td>M\u00e1s de 2.000 tokens\/s<\/td>\n<td>Aproximadamente un cuarto del precio de la RTX 5090D<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NVIDIA RTX 5090D<\/td>\n<td>Superada por la Arc Pro B70 en la misma prueba<\/td>\n<td>Referencia (aproximadamente 4 veces el precio de la Arc Pro B70)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Para modelar con mayor profundidad los costes asociados a modelos como DeepSeek R1, nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-price-performance-index-2026\/\">\u00cdndice de relaci\u00f3n precio-rendimiento en IA<\/a> registra c\u00f3mo estos ratios var\u00edan entre generaciones y cargas de trabajo, y nuestro resumen de <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-ai-2026\/\">mejores GPU para IA<\/a> cubre el conjunto m\u00e1s amplio de alternativas que los desarrolladores est\u00e1n evaluando este a\u00f1o.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_result_means_for_local_and_on-prem_DeepSeek_deployment\"><\/span>Qu\u00e9 significa este resultado para la implementaci\u00f3n local y en entornos locales (on-premises) de DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El coste por token se ha convertido actualmente en el principal impulsor de muchas decisiones de hardware en el ecosistema de pesos abiertos, especialmente para los equipos que han optado por autoalojar modelos de DeepSeek en lugar de utilizar su API. Si los n\u00fameros de Wccftech se confirman mediante benchmarks independientes, la Arc Pro B70 podr\u00eda cambiar los c\u00e1lculos de peque\u00f1os estudios, laboratorios de investigaci\u00f3n y proyectos piloto empresariales que anteriormente daban por sentado que necesitaban el silicio de gama alta de NVIDIA para alcanzar objetivos interactivos de tokens por segundo con DeepSeek R1.<\/p>\n<p>Incluso aceptando la advertencia de que se trata de un \u00fanico benchmark en un solo modelo, la brecha de precios reportada de cuatro a uno es lo suficientemente grande como para que incluso una ventaja de rendimiento mucho menor a favor de Intel se traduzca a\u00fan as\u00ed en una inferencia materialmente m\u00e1s econ\u00f3mica. Los equipos que eval\u00faen si esto cambia su decisi\u00f3n de construir frente a comprar pueden modelar ambos escenarios utilizando nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedaje frente a API<\/a>calculadora, que compara el coste amortizado de las GPU locales frente a los precios de alojamiento de DeepSeek.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_wider_DeepSeek_hardware_picture\"><\/span>Panorama general del hardware de DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La historia de la Arc Pro B70 llega junto con otro cambio en la estrategia de hardware de DeepSeek. Wccftech informa que DeepSeek est\u00e1 desarrollando su propio chip de inferencia para liberarse tanto de NVIDIA como de Huawei, y capacityglobal.com informa asimismo que este laboratorio chino est\u00e1 desarrollando un chip de IA propio para reducir su dependencia de Nvidia y Huawei. Ninguno de estos medios, en los fragmentos proporcionados, indica una fecha de lanzamiento ni especificaciones detalladas.<\/p>\n<p>Le\u00eddos conjuntamente, estos dos hilos apuntan en una direcci\u00f3n coherente: el ecosistema de DeepSeek est\u00e1 diversificando sus opciones de silicio en ambos extremos. Intel emerge como una alternativa cre\u00edble y m\u00e1s econ\u00f3mica para ejecutar los modelos de DeepSeek externamente, mientras que DeepSeek est\u00e1 desarrollando, seg\u00fan informes, su propio chip para servirlos internamente. Para los desarrolladores, ambas tendencias ampl\u00edan el conjunto de objetivos viables para inferencia m\u00e1s all\u00e1 de la opci\u00f3n predeterminada exclusiva de NVIDIA que domin\u00f3 el ciclo anterior. Los lectores que sigan el lado del modelo de este ecosistema pueden consultar las actualizaciones en nuestra p\u00e1gina de <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a> modelos de IA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Caveats_and_what_still_needs_verifying\"><\/span>Advertencias y aspectos que a\u00fan requieren verificaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un benchmark basado en una sola carga de trabajo, por impactante que sea, no constituye un veredicto general. El informe de Wccftech se centra en DeepSeek R1 en una configuraci\u00f3n espec\u00edfica; en el fragmento proporcionado no detalla el nivel de cuantizaci\u00f3n, la longitud de contexto, el tama\u00f1o del lote ni la pila de software utilizada en ninguna de las tarjetas. Todos esos factores pueden influir sustancialmente en los resultados de tokens por segundo, y los controladores de Intel y NVIDIA siguen evolucionando. Hasta que testers independientes reproduzcan el resultado con el mismo modelo y revelen su configuraci\u00f3n, la interpretaci\u00f3n m\u00e1s segura es que la Arc Pro B70 es un contendiente serio para la inferencia de DeepSeek R1 a su precio, y no que haya superado generalmente a la RTX 5090D.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n vale la pena se\u00f1alar que la RTX 5090D es una variante del mercado chino de la insignia de NVIDIA, sujeta a restricciones de dise\u00f1o derivadas de las exportaciones. Ese contexto es relevante para la comparaci\u00f3n de precios realizada por Wccftech, ya que el precio y la disponibilidad de la 5090D est\u00e1n condicionados tanto por pol\u00edticas como por fuerzas de mercado.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 hizo, seg\u00fan informes, la Arc Pro B70 de Intel en la prueba de DeepSeek R1?<\/strong> Seg\u00fan Wccftech, la tarjeta Arc Pro B70 super\u00f3 a la RTX 5090D de NVIDIA al ejecutar DeepSeek R1 y alcanz\u00f3 una velocidad superior a los 2.000 tokens por segundo en la configuraci\u00f3n probada.<\/p>\n<p><strong>\u00bfCu\u00e1nto m\u00e1s barata es la Arc Pro B70 que la RTX 5090D?<\/strong> Wccftech informa que el precio de la Arc Pro B70 es aproximadamente una cuarta parte del de la RTX 5090D, aunque no se especificaron los precios exactos por regi\u00f3n en el fragmento.<\/p>\n<p><strong>\u00bfSignifica esto que la Arc Pro B70 es m\u00e1s r\u00e1pida que la RTX 5090D en t\u00e9rminos generales?<\/strong> No. El resultado reportado es espec\u00edfico para DeepSeek R1 en una \u00fanica configuraci\u00f3n. Wccftech no afirma una superioridad general frente a otros modelos, precisiones o cargas de trabajo.<\/p>\n<p><strong>\u00bfEst\u00e1 DeepSeek desarrollando realmente su propia unidad de procesamiento?<\/strong> Tanto Wccftech como capacityglobal.com informan que DeepSeek est\u00e1 desarrollando una unidad de inferencia de IA propia con el objetivo de reducir su dependencia de NVIDIA y Huawei. Ninguno de los dos fragmentos menciona una fecha de lanzamiento.<\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 deben hacer los desarrolladores con esta informaci\u00f3n?<\/strong> Deben considerarla como una se\u00f1al clara de que el hardware no proviniente de NVIDIA se est\u00e1 volviendo competitivo para la inferencia con modelos DeepSeek, y deben volver a calcular el costo por token en sus despliegues planificados tan pronto como aparezcan benchmarks independientes.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>En resumen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si los datos publicados por Wccftech resisten el escrutinio independiente, la Arc Pro B70 habr\u00e1 demostrado que una tarjeta profesional de Intel no solo puede igualar, sino incluso superar a la insignia de mercado china de NVIDIA en uno de los modelos de razonamiento de c\u00f3digo abierto m\u00e1s influyentes, y todo ello a aproximadamente una cuarta parte del costo. Combinado con los informes independientes sobre el desarrollo de una unidad de inferencia propia por parte de DeepSeek, el panorama general revela un ecosistema de semiconductores cada vez m\u00e1s maduro y competitivo en torno a los modelos de DeepSeek. Para quienes planeen despliegues locales en los pr\u00f3ximos trimestres, este cambio merece ser tenido en cuenta ya hoy en las decisiones de adquisici\u00f3n de hardware, incluso antes de que la comunidad global de benchmarks emita sus conclusiones.<\/p>\n<p><em>Fuentes: news.google.com. Informado el 08 de julio de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intel&#8217;s Arc Pro B70 has reportedly outrun NVIDIA&#8217;s RTX 5090D on a DeepSeek R1 inference workload while costing roughly a quarter as much, according to Wccftech.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1487,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[877,874,421,633,882,283,883],"class_list":["post-1486","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-gpus","tag-ai-hardware","tag-deepseek","tag-deepseek-r1","tag-intel-arc-pro-b70","tag-llm-inference","tag-nvidia-rtx-5090d"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1486"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1488,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486\/revisions\/1488"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1486"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1486"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1486"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}